自适应阈值分割python

您可以使用Python中的OpenCV库进行自适应阈值分割。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 应用自适应阈值分割
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Adaptive Thresholding', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv2.adaptiveThreshold()`函数实现了自适应阈值分割。它有以下参数：

- `src`：输入图像。
- `maxValue`：输出像素值的最大值，一般为255。
- `adaptiveMethod`：自适应方法，可以是`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`或`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`。
- `thresholdType`：阈值类型，可以是`cv2.THRESH_BINARY`或`cv2.THRESH_BINARY_INV`。
- `blockSize`：用于计算阈值的像素邻域大小，必须是奇数。
- `C`：从均值或加权平均值中减去的常数。

希望这可以帮助您进行自适应阈值分割。